Co-benefits of residential retrofits: A review of quantification and monetization approaches
Notice bibliographique
Résumé
Buildings must play a significant role in achieving carbon neutrality by 2050. Residential retrofits are an important part of this, but they are not being implemented at the scale and speed required to meet our goals. In this context, highlighting the co-benefits associated with energy retrofits could significantly strengthen the argument for more widespread adoption and effectively motivate building owners. Accordingly, this review utilizes a combination of qualitative and quantitative approaches to analyze various dimensions of social, economic, and environmental co-benefits associated with residential retrofits initiatives. Following PRISMA guidelines, 207 articles were reviewed which indicated that the three most common retrofit interventions include adding insulation and replacing windows and heating systems. The results highlight the importance of implementing retrofits not only to improve environmental and economic outcomes, but also to provide significant social and health benefits. Findings show that the quantification of social benefits primarily revolved around inhabitant comfort and satisfaction, with thermal comfort emerging as the most extensively studied co-benefit, followed by health impact evaluations. In the reviewed studies, economic and environmental co-benefits have been analyzed with a focus on greenhouse gas emission reduction and the generation of new direct and indirect job opportunities. However, there is a need for standardized, comprehensive, multi-scale approaches to effectively evaluate the co-benefits associated with residential retrofits for all stakeholders, including individuals, society, and governments. Such an approach enables the integration of these co-benefits into policy objectives and retrofit decision-making processes, fostering a more holistic understanding of the positive impacts of residential retrofits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».